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(多图) 基于改进的LDP人脸识别算法

武伟?? 江艳霞?? 张喆?? 上海理工大学?? 光电工程?? 2015年03月19日 ?? 收藏0

3 实验结果与分析

3.1 k 值的选取

为了测试不同k 值对识别性能的影响,我们分别在YALE,JAFFE,ORL 人脸数据库中分别进行识别实验。YALE 人脸数据库包含15 个人,每个人有11 幅人脸图像,具有丰富的表情变化。实验时我们随机选取每个人的5 幅图像进行训练,另外6 幅进行测试;JAFFE 人脸数据库包含有10 个人,每个人有7 种表情,每种表情3~4 张图片,在测试时我们随机选取每个人20 张图片进行试验,试验时选取每个人的15张图片作为测试图片,另外5 张作为训练图片;ORL 人脸数据库包含40 个人,每个人有10 张不同光照和姿态下的图片,在试验时我们选取每个人的任意5 张图像进行训练,其余5 张进行测试,降维的维数均选择为30。由于C81=C87,所以当k=1时和k=7时识别率是一样的 ,因此只需要比较k={1,2,3,4}时分别对应的识别率。每一组实验都是进行10 次测试后,选取平均值作为最终的测试数据。实验结果如表1 所示。由表1 中可以得出三种人脸库下,当k=3 时,CLDP 算法对应的人脸识别率最高。

3.2 CLDP 算法和其他算法识别率比较

我们将本文提出的CLDP 算法以及PCA,LDP,LDN,ELDP 算法分别在YALE,JAFFE,ORL 人脸数据库中分别进行测试。同实验3.1 一样,在YALE 人脸库中选取测试人数为6,在JAFFE 中选取测试人数为15,在ORL 人脸库中选取测试人数为5。实验过程中,设k 值为3,降维的维数为30,每一组实验进行10 次,选取平均值作为最终识别结果。表2 列举了各种算法在不同的人脸库下的识别率。

CLDP 算法和其他算法识别率比较

CLDP 算法和其他算法识别率比较

由表2 可以看出不同的人脸库下,CLDP 算法对人脸的识别率高于其他算法的识别率。

3.3 CLDP 算法鲁棒性测试

为了验证CLDP 算法的鲁棒性,本文还进行了以下两个测试,这两组试验分别都是在YALE,JAFFE和ORL 三个人脸库中进行的,其k 值都选取为3。第一组测试实验是在固定降维的维数为30 的情况下,改变实验的测试人数来观察LDP,ELDP,LDN 和CLDP 四种算法对人脸识别率的影响。在YALE 数据库中将每个人的测试图片数分别选取为5,6,7,8,9;在JAFFE 数据库选择测试图片数为12,13,14,15,16;在ORL 数据库中选取测试图片数为4,5,6,7,8。另一组测试实验是在测试人数固定的情况下,改变降维的维数来观察LDP,ELDP,LDN 和CLDP 算法对人脸识别率的影响。在YALE 人脸库中,固定测试人数为7,JAFFE 数据库中固定测试人数为15,ORL 数据库中测试人数为5。实验结果如图6,7 所示。

图6 降维维数为30 时不同测试图像数对应的识别率
图6 降维维数为30 时不同测试图像数对应的识别率

图7 测试图像数固定时不同特征维数对应的识别率
图7 测试图像数固定时不同特征维数对应的识别率

从图6 中可以看出在降维维数固定在30 情况下,四种算法的人脸识别率随着测试人数的增加而减小,但CLDP 算法的人脸识别虽然在减小,但依然保持着较高的识别率,且减小的幅度也较小。

从图7 中可以看出在测试人数固定的情况下,四种算法的人脸识别率随着维数的增加而增加,而CLDP算法始终保持着较高的识别率。

由上面的两图可以发现,在相同的降维维数前提下,基于CLDP 算法的人脸识别鲁棒性要好于其他算法,同样,在测试图像数相同的前提下,基于CLDP 算法的人脸识别鲁棒性也要高于其他算法。

通过以上实验表明,CLDP 算法对人脸的识别在不同的人脸数据库中都有着很高的识别率,且CLDP算法对人脸的识别率较LDP 算法和改进后的LDN 与ELDP 算法都要高,同样CLDP 算法在测试图像相同的情况下和在提取特征维数相同的情况下,鲁棒性都高于其他几种算法。

4 结论

本文提出了一种基于局部定向模式的CLDP 算法,该算法将与Kirsch 算子运算后的正值作为编码对象,从而提高识别率。实验表明,该算法在YALE,ORL,JAFFE 等人脸数据中都有着很好的识别性能,并且较LDP,LDN 和ELDP 算法有着更高的识别率,同样CLDP 算法也有着较其他几种算法更好的鲁棒性。


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LDP? 局部邻域? 人脸识别? Kirsch算子?

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